【摘 要】
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分别建立线性回归铣削力预测模型和BP神经网络铣削力预测模型,对铣削力进行预测,获得预测值与实验值的拟合曲线,然后通过线性回归理论对实验采集的铣削力数据进行去除异常数
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分别建立线性回归铣削力预测模型和BP神经网络铣削力预测模型,对铣削力进行预测,获得预测值与实验值的拟合曲线,然后通过线性回归理论对实验采集的铣削力数据进行去除异常数据点,再将实验数据放入BP神经网络预测模型中进行训练及铣削力的预测,获取预测值与实验值的拟合曲线,结果表明BP神经网络铣削力预测模型更适合,并通过线性回归理论去除异常点后的数据,使得BP神经网络预测值更加的准确。
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